조건부로 팬더 데이터 프레임의 빈 값 바꾸기

Question

드물게 채워진 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 대부분의 값은 공백입니다. 다른 값은 'Buy'및 'Sell'뿐입니다. 마지막 비 공백 값이 'Buy'또는 'short'이면 공백 값을 'long'으로 바꾸고 싶습니다. 루프에서이 작업을 충분히 쉽게 수행 할 수 있지만이를 수행하는 비 루피 한 방법이 있는지 궁금해하고 있습니까?

Answer 1

당신은 fillna 사용하거나 combine_first에 대한 (방법 ffill와 fillna - 앞으로 NaN들과 None의 작성) replace 및 ffill와 도우미 df 만든 None의를 대체 할 수

np.random.seed(12) 
df = pd.DataFrame({'A':np.random.choice(['Buy','Sell', None], 10, p=(.2,.2,.6)), 
        'B':np.random.choice(['Buy','Sell', None], 10, p=(.2,.2,.6)), 
        'C':np.random.choice(['Buy','Sell', None], 10, p=(.2,.2,.6))}) 

print (df) 

     A  B  C 
0 Buy Sell None 
1 None None Buy 
2 Sell None Buy 
3 None None Buy 
4 Buy Buy Sell 
5 None None None 
6 None None None 
7 Buy None None 
8 None None Sell 
9 Buy Buy None 

df = df.fillna(df.replace({'Sell':'short', 'Buy':'long'}).ffill()) 
#alternative solution 
#df = df.combine_first(df.replace({'Sell':'short', 'Buy':'long'}).ffill()) 
print (df) 
     A  B  C 
0 Buy Sell None 
1 long short Buy 
2 Sell short Buy 
3 short short Buy 
4 Buy Buy Sell 
5 long long short 
6 long long short 
7 Buy long short 
8 long long Sell 
9 Buy Buy short 

설명 :

print (df.replace({'Sell':'short', 'Buy':'long'})) 
     A  B  C 
0 long short None 
1 None None long 
2 short None long 
3 None None long 
4 long long short 
5 None None None 
6 None None None 
7 long None None 
8 None None short 
9 long long None 

print (df.replace({'Sell':'short', 'Buy':'long'}).ffill()) 
     A  B  C 
0 long short None 
1 long short long 
2 short short long 
3 short short long 
4 long long short 
5 long long short 
6 long long short 
7 long long short 
8 long long short 
9 long long short 

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